Avez-vous appliqué des méthodes pour augmenter l'échantillon ou le forage de données?

Oui, pour augmenter l'échantillon et améliorer la qualité des données, j'ai utilisé des méthodes d'augmentation et d'imputation des données. Par exemple, dans les tâches de traitement d'images, j'ai utilisé des techniques d'augmentation — rotations, mise à l'échelle, modification de la luminosité — pour augmenter la diversité de l'échantillon d'entraînement sans collecter de nouvelles données. Dans les tâches avec des données tabulaires, j'ai appliqué des méthodes d'augmentation synthétique, comme SMOTE, pour équilibrer les classes. J'ai également utilisé des techniques d'imputation de données pour remplir les valeurs manquantes, comme la moyenne ou les méthodes KNN, ce qui permettait de conserver le maximum de données pour l'entraînement des modèles.